K-IFRS の自発的適用が情報の非対称性に与えた影響
金鐘勲
一橋大学大学院商学研究科博士課程

1.

はじめに
K-IFRS とは、韓国企業が採用する会計基準のことであり、韓国国内の法体系上の効力を持たせるために法的権威のある機関が公式的な手続きを経ることで韓国の会計基準として採用された国際会計基準 (IFRS) のことを意味する (伊藤 2013)。韓国はいわば「Korea Discount 現象」の解消を目的に、2011 年から全上場企業に K-IFRS の強制適用を行っており、2009 年と 2010 年には韓国企業が K-IFRS を自発的に適用することを許容している。その結果、韓国においては 2009 年に 14 社、2010 年に 46 社の計 60 社
が K-IFRS を自発的に適用しており、その経済的帰結に関する関心が高まっているものの、十分な調査が行われた研究はまだ見当たらない。
例えば、Kim(2011)は K-IFRS 自発的適用企業と非適用企業間の情報の非対称性に差があるか、利益の質に差があるか否かを分析している。さらに、K-IFRS 自発的適用企業の情報の非対称性と利益の質に、K-IFRS 適用前後で差が生じるか否かについて分析を行っている。分析の結果、K-IFRS 自発的適用企業と非適用企業間の情報の非対称性と利益の質に有意な差がないこと、および K-IFRS 自発的適用企業の適用後に利益の質が有意に改善したことが発見されている。
しかしながら、Kim(2011)の研究結果はいくつかの問題点を抱えている。それらは①
自己選択バイアスをコントロールしていないため研究結果の内的妥当性 (internal
validity) に欠けている、②分析サンプルを KOSPI 市場上場企業のみに限定しており、検証結果が相対的に規模の大きい大企業にのみ適用されることから、検証結果の外的妥
当性 (external validity) に欠けている、③企業レベルにおける報告インセンティブの違
いが K-IFRS 自発的適用の経済的帰結に与え得る影響を考慮しておらず、したがって
K-IFRS 自発的適用の経済的帰結に企業レベルにおける異質性 (heterogeneity) が存在し得ることを検証できていない、といった 3 つの問題点である。
本稿の目的は、K-IFRS の自発的適用が韓国企業にもたらした経済的帰結を情報の非対称性の観点から分析し、その影響を明らかにすることである。本稿は、Leuz andVerrecchia(2000)のモデルおよび、それに韓国固有の事情を反映した Kim(2011)のモデルに基づき、自己選択バイアスの影響を十分に考慮しながら K-IFRS の自発的適用が韓国企業の情報の非対称性に与えた影響を明らかにしようと試みる。具体的には、本稿は、金(2014b；2014c)で観察されている K-IFRS を自発的に適用した韓国企業の特性を踏まえ、自己選択バイアスの影響を十分に考慮した分析を行うことで検証結果の内的妥当性
1

(internal validity) を確保し、分析サンプルを全上場企業にまで拡張することでその外的妥当性 (external validity) を確保しようと試みる。また、本稿は企業レベルにおける透明性の高い財務報告への報告インセンティブの違いが情報の非対称性に与える影響を考慮した分析を行うことで、K-IFRS の自発的適用の経済的帰結に企業レベルにおける異質性 (heterogeneity) が存在するか否かを明らかにしようと試みる。
本稿は韓国の K-IFRS 導入事例を取り上げる。なぜなら、日本企業における IFRS 任
意適用の経済的帰結への関心が高まっているが、精緻なリサーチ・デザインを構築する
ためにはまだ十分なサンプル数が確保されていないためである (井上・石川 2014)。他
方、近年の IFRS 研究では、IFRS 適用による経済的帰結が国の制度的環境によって大きく左右されることが確認されている (Ball et al. 2000；Ball et al. 2003；Leuz and Wysocki
2008；Wysocki 2011）。また、法経済学に関する近年の研究では、韓国は日本と最も類似した制度的環境を有する国であることが確認されている (La Porta et al. 2008；Leuz etal. 2003；Leuz 2010)。そのため、韓国の K-IFRS 自発的適用による経済的帰結を分析することで、日本にとっての先験的な示唆が得られる可能性がある。
本稿は情報の非対称性の代理変数として株式流動性を取り上げる。その理由としては
3 つあげられる。第 1 に、企業の透明性を高めることが株式市場における情報の非対称性を低下させ、その結果株式流動性を増加させることが理論研究によって明らかにされているからである (Glosten and Milgrom 1985；Diamond and Verrecchia 1991；Verrecchia
2001). 第 2 に、株式流動性は、中長期間にわたってしかその効果が表れないような尺度と比べ、その効果を比較的短期間 (short intervals) にわたっても測定することができるからである。第 3 に、株式流動性はインプライド資本コストや企業価値といった経済的帰結を表すその他の尺度と比べ、予測効果 (anticipatory effect) の影響を受ける程度がその本質的に小さいからである (Christensen et al. 2013)。
主分析の結果、平均的にみて K-IFRS を自発的に適用した韓国企業の売買回転率が非適用企業のそれよりも有意に高いことを示す結果は得られていない。しかしながら、
K-IFRS を自発的に適用する企業の中にも透明な財務報告への報告インセンティブが高い企業 (つまり、serious 企業) と低い企業 (つまり、label 企業) とが混在しており、報告インセンティブの高低によって K-IFRS 自発的適用の効果に差が出るとの先行研究での指摘を分析に反映し (Daske et al. 2013)、本稿では K-IFRS を自発的に導入した財閥企業を serious 企業の代理変数とした場合、また Daske et al.(2013)の尺度を用いた場合の分析を追加的に行っている。追加分析の結果、K-IFRS を自発的に適用した財閥企業の売買回転率は K-IFRS を自発的に適用した財閥以外の企業のそれよりも有意に高いことが発見されている。他方、K-IFRS を自発的に適用した財閥以外の企業の売買回転率とK-IFRS 非適用企業のそれの間には有意な差は発見されなかった。本稿の構成は以下の通りである。第 2 節では韓国の IFRS 導入背景について簡略に概観する。第 3 節では先行研究を整理し、第 4 節では仮説の構築を行う。第 5 節では検証モデルを説明し、サン2

プルの抽出手続きおよび記述統計量を示す。第 6 節では検証結果を示し、第 7 節では追加分析を行う。第 8 節では本稿をまとめる。

韓国の IFRS 導入背景1

2.

韓国における会計基準の国際化の背景には、1997 年に起こったアジア通貨危機、会
計 お よ び 監 査 に 関 係 す る シ ス テ ム の 改 善 を 要 求 す る 国 際 通 貨 基 金 (International
Monetary Fund：以下 IMF) との MOU 締結、2007 年以前に行われた会計および監査シス
テムにおける改革、ならびにそれらに対する海外からの評価、の 4 つの要因がある。東南アジア諸国は 1980 年代後半から外国資本の流入を促し高い経済成長を成し遂げるた
めに、外貨および資本市場の自由化を急速に進めていた。その結果、東南アジア 4 カ国
はある程度の経済成長を達成することはできたが、多額の外貨建短期借入金を抱えるようになる。
1990 年代の高成長期に入った東南アジア各国の状況からみて、抱えた外貨建負債は十分に返済し得ると考えられていた。しかし、外債の継続的な発行は非効率な投資を拡大させ、バブル経済を引き起こしていた。そしてバブルが弾けた 1996 年からは建設会
社や不動産開発会社を中心に倒産企業が増え続けている。さらに、そうした企業の倒産
は倒産企業に融資を行った金融機関の不良債権を増大させ、結果的には東南アジア 4 カ
国の信用格付けの下落にまで繋がる。
その影響を受けて、韓国においても外国資本の引き上げが始まり、KIA motors、Hanbo
Steel Co、および Daewoo といった韓国のいくつかの大企業も倒産に追い込まれた。韓
国企業の倒産の背後には東南アジア 4 カ国の信用格付けの下落による負の外部性(negative externalities) が存在していたものの、その主たる原因としては、韓国企業の財務構造が脆弱であること、収益性が低いこと、および会計基準の質が低いこと (例えば、貸倒引当金の設定に関する会計基準) などが一般的に言われていた。
企業の倒産をきっかけとした韓国経済危機の結果、1997 年、韓国は IMF に救済金融を要請した。その際、韓国は IMF との MOU を締結している。その財務分野における主な内容は、会計・開示規制を国際的な基準と整合的なレベルにまで改善すること、財務諸表の透明性を向上させること、監査人の独立性を確保し完全開示を追求すること、国
際的に知名度の高い監査法人による大規模な金融機関に関する会計監査を実施すること、資本市場の自由化を進めること、およびコーポレート・ガバナンスを向上させること、などであった。
これを受けて、韓国においては 2007 年以前に会計および監査基準における改革が多く 行 わ れ た 。 例 え ば 、 韓 国 は IMF と 国 際 復 興 開 発 銀 行 (International Bank for
Reconstruction and Development：以下 IBRD) の要求を受け入れて 1999 年にはプライベ
1

本節の内容は金(2014a)の第 2 章に基づいている。

3

ート・セクターである韓国会計基準院 (Korean Accounting Institute：以下 KAI) を設立した。それから KAI はその内部に会計専門家で構成される韓国会計基準委員会(Korean Accounting Standards Board：以下 KASB) を設置し、KASB は会計基準の制定および改訂業務を担った。KASB 設立後、韓国はそれまでに公表されていた IFRS の主な内容を当時の韓国会計基準 (以下、K-GAAP) に反映しようと努めており、その結果、2006 年末には K-GAAP は内容と形式に関して IFRS を 90%以上反映しているものと韓国内では評価されていた (Kwak and Hwang 2009)。
また、韓国は企業会計および会計監査を改善するために、集団訴訟制、監査人義務交
代制度、内部会計管理制度の導入など、会計監督に関する各種の制度を強化してきた(Kwak and Hwang 2009)。例えば、韓国は 1999 年に国際監査基準 (International Standards
on Auditing：IAS) を全面的に導入しており、2001 年には SEC による監査人の独立性に関する規制を受け入れて非監査サービスに関連した報酬の完全開示が要求されるようになっている。さらに、2003 年には SOX 法のうちの会計および監査に関する部分を採用している。
しかしながら、会計および監査の透明性を向上させるための韓国のこうした努力にも関わらず、IMD および WEF といった海外緒機関が実施した評価、および海外のアカデ
ミズム間における評価には改善が見られず、韓国の会計透明性に関する評価は引き続き最下位の水準に留まっていた。例えば、IMD の World Competitiveness Yearbook(2006)によると、韓国の GDP と輸出量はそれぞれ世界 10 位、12 位である一方で、会計の透明性に関する項目においては、株主権利保護の強弱 (53 位)、株主権利行使の充実性 (52位)、金融機関の透明性 (47 位)、取締役会による経営陣への監督 (56 位)、そして監査
および会計慣行 (58 位) など、韓国の会計透明性に関する項目が極めて低く評価されていた。
同様に、WEF の Global Competitiveness Report (2005-2006) においても韓国の全体ラン
キングは 17 位である一方で、会計および監査基準の強度 (45 位)、
取締役会の有効性 (52位)、少数株主の利益保護 (43 位)、などの会計透明性に関連した細部項目が極めて低く評価されていた。さらに、各国の会計透明性について分析を行っている Leuz et al.(2003)と Bhattacharya et al.(2003)における韓国の会計透明性は、31 カ国と 34 カ国のうちの 29
位と 33 位と評価されており、各国の資本コストの水準について分析を行っている Hailand Leuz(2006)、Qi, Roth and Wald(2010)、および Francis et al.(2005)においても韓国の資本コストの低さは、40 カ国、39 カ国、39 カ国のうちの 30 位、27 位、23 位と評価されていた。
またその原因は、IFRS の内容の一部が韓国固有の状況を反映するため修正されていたために、国際社会において韓国が IFRS 適用国ではなくコンバージェンス推進国としてみなされていたことにあったとされていた (Kwak and Hwang 2009)。その結果、韓国は企業の財務状態と経営成績を表す財務諸表の透明性について国際的な信頼性を十分4に得られておらず、いわば「Korea Discount 現象」は続いていた (金融監督院 2012)。
こうした状況を打破するために、韓国国内においても IFRS 導入に対する必要性が強く提起され、韓国は 2007 年 3 月に IFRS 導入ロードマップを発表し 2011 年には全ての上場企業を対象に IFRS 強制適用を行うまでに至っている。韓国における IFRS 導入の必要性について KASB と金融監督院は以下の 3 点を挙げている。
1 点目は、会計透明性の向上である。1997 年の通貨危機以来、韓国政府は企業会計の改善のために会計監督を強化し制度改善を持続的に実施してきたものの、会計基準が国
際的な会計基準と異なっており、それは外国人投資家などが韓国企業の会計情報に信頼をもてない理由の一つとして指摘されていた。ゆえに、Korea Discount 現象の原因のう
ちの「会計基準の不備」に関連した要因を除去し、韓国企業の会計情報に対する対外的な信頼度を改善させる必要性があった。
2 点目は、全世界的な会計基準の単一化の流れに積極的に取り組むためである。資本
市場がグローバル化しクロスボーダー投資がますます増加していくにつれて、国際的に統一された会計基準に対する需要が大きく高まっており、2007 年 3 月当時、EU 諸国、
オーストラリア、カナダなど 100 カ国が IFRS を自国の会計基準として採用または採用する予定であった。そのため、韓国も世界的に広がっている会計基準の単一化の流れに積極的に対応していく必要性があったのである。
3 点目は、韓国のグローバル企業の財務諸表作成に係るコストを軽減させるためである。韓国企業が海外証券取引所に重複上場する場合、その国の会計基準に準拠した財務諸表を再作成する必要があり、さらに監査も再度受けなければならなかった。そのため、海外証券取引所への重複上場を行う韓国企業は財務諸表の作成コストを二重に負担することになる。しかし、IFRS を導入した場合、国内の会計基準に準拠した財務諸表をそのまま海外市場で用いることができるため、財務諸表作成コストが軽減される。
しかし、IASB から日本語版 IFRS が提供される日本の状況とは異なり、韓国語に翻訳された IFRS は存在していなかった。そのため、KAI は国際会計基準委員会財団 (IASCF)と著作権に関するライセンス契約を通じて IFRS に関する著作権および韓国内での公表権を確保し 2006 年から IFRS の翻訳作業を進めた結果、2008 年 12 月 31 日付で韓国採択国際会計基準 (K-IFRS) の Bound Volume を公表している (Kwak and Hwang 2009)。それはいわば、K-IFRS の誕生であった。すなわち、K-IFRS とは、韓国企業が採用する会
計基準のことであり、韓国国内の法体系上の効力を持たせるために法的権威のある機関
が公式的な手続きを経ることで韓国の会計基準として採用された国際会計基準 (IFRS)のことを意味する (伊藤 2013)。そのため、以下では韓国企業が適用した IFRS を示す場
合には K-IFRS という用語を用いることとする。
表 1 は 2007 年 3 月に発表された韓国における IFRS 導入ロードマップの内容をまとめたものである。要するに、韓国は 2011 年から全上場企業に K-IFRS の強制適用を行っており、2009 年と 2010 年には韓国企業が K-IFRS を自発的に適用することを許容してい5る。本稿は、2009 年 (14 社) と 2010 年 (46 社) に K-IFRS を自発的に適用した計 60 社にもたらされた経済的帰結を、情報の非対称性の観点から明らかにしようと試みる。
表 1 韓国の IFRS 導入ロードマップ
区分

主要内容①任意適用 (2009 年)：IFRS 適用を希望する企業 (金融業は除外)

適用対象および時期②強制適用（2011 年） : 全上場企業：適用対象は原則的に上場企業とし、適用時期については 2009年から任意適用を認め、2011 年からは全ての上場企業への強制適用を行う。
半期・四半期連結 F/S

適用時期
半期・四半期
連結財務諸表の作成時期および
連結の範囲

作成義務会社

1 段階

2009 年

2 段階

2011 年

3 段階

2013 年IFRS 適用企業
資産総額が 2 兆ウォン以上である企業
全上場企業

支配会社の連結財務諸表に含まれる従属会社の範囲を IFRS と一致させる。
連結ベースでの事業報告書などの非財務情報に関する事項も連結ベースで開示

非財務情報の開示する。

非上場企業向けの非上場企業向けの簡潔かつ簡明な会計基準を別途制定して会計基準の運用

2011 年から適用する。

K-IFRS の制定

K-IFRS の制定を 2007 年までに完了する。
出所 金融監督院(2009)より作成

3.

先行研究の整理IFRS の自発的適用に関する先行研究は、IFRS の自発的適用が経済的帰結に与えた影響に関する研究と、IFRS の自発的適用が利益属性に与えた影響に関する研究に大別される。前者の流れに属する研究は、IFRS の自発的適用が市場流動性、株式の取引量、
ビット・アスク・スプレッド、インプライド資本コスト、アナリスト利益予想の精度と分散、海外機関投資家の投資行動などに与えた影響についての分析を行っており、後者の流れに属する研究は IFRS の自発的適用が会計情報の価値関連性、適時的な損失認識、
利益マネジメントの程度に与えた影響についての分析を主に行っている。
6

3.1.

IFRS の自発的適用が経済的帰結に与えた影響に関する研究

Leuz and Verrecchia(2000)は、DAX 1022に含まれているドイツ企業のうち、ドイツの国
内会計基準から IFRS や US-GAAP などの国際的な会計基準に報告体制を転換した 21 社
(IFRS 14 社、US-GAAP 7 社) を対象にビット・アスク・スプレッド、株式の取引量、株式リターンのボラティリティを代理変数として測定された情報の非対称性が改善されたか否かを分析し、国際的な会計基準に準拠している企業の方がドイツの国内会計基準に準拠している企業よりもビット・アスク・スプレッドが小さく、株式の取引量が大きいことを発見している。しかし、株式リターンのボラティリティに関しては有意な結果は発見できていない。彼らはこのような結果を、IFRS や US-GAAP などの国際的な会
計基準はドイツの会計基準よりも情報開示への要求水準が一般的により高いため、国際的な会計基準の採用により企業の開示水準が拡充されたからであると解釈している。
Leuz(2003)は 1999 年および 2000 年 4 月末時点においてそれぞれドイツの新興市場(New Market) の上場企業 69 社および 195 社を対象に、IFRS または US-GAAP を適用している企業の間に情報の非対称性の程度に差があるか否かを調査している。情報の非対称性の代理変数としてビット・アスク・スプレッドと株式の取引量を用いて分析を行った結果、IFRS または US-GAAP を用いている企業間で有意な差は発見されていない。
また、情報の非対称性に関する他の代理変数としてアナリスト予想の分散および新規株
式公開時点のアンダー・プライシングを用いた場合においても同様の結果が得られている。このような検証結果は、US-GAAP が IFRS よりもより優れた会計基準であるという既存の主張を支持しておらず、会計の質は会計基準それ自体よりもむしろ市場の力もしくはその他の制度的要因によって決定され得ることを示唆する。
Cuijpers and Buijink(2005)は、1999 年に EU 域内に上場している企業のうち IFRS または US-GAAP を自発的に適用している 133 社を対象に、国際的な会計基準に準拠して財務報告を行っている企業が自国の会計基準に準拠している企業よりも情報の非対称性における便益を享受できているか否かを調査している。彼らはアナリストフォロー数、
インプライド資本コスト、およびアナリストと投資家の不確実性 (アナリスト予想誤差、
株式リターンのボラティリティ) を情報の非対称性の代理変数として用いており、IFRSまたは US-GAAP を採用している企業の方がそうでない企業よりもアナリストフォロー数が有意に大きいことを発見している。しかしその一方で、インプライド資本コストに関しては有意な結果を発見できておらず、アナリスト予想誤差と株式リターンのボラテ
ィリティは IFRS または US-GAAP を採用している企業の方がそうでない企業よりもむしろ高いという結果が得られている。
Daske(2006)は、1993 年から 2002 年の間に IFRS または US-GAAP を自発的に適用したドイツ企業 280 社を対象に IFRS または US-GAAP の方がドイツの国内会計基準より
DAX 指数とは、ドイツのフランクフルト証券取引所に上場している企業のうち、時価総額を基準に選定された上位 30 社からなる総合株価指数である。
2

7

もより高品質であると一般的に認識されていることに着目し、国際的な会計基準に準拠している企業の方がそうでない企業よりもインプライド資本コストが低いかどうかについて分析を行っている。しかしながら、彼の分析結果からは予想された仮説と整合的な結果は得られておらず、全体的にみると IFRS または US-GAAP を自発的に適用している企業のインプライド資本コストの方がドイツの国内会計基準を採用している企業のそれよりもより高いという結果が報告されている。
Karamanou and Nishiotis(2009)は、Global Vintage データ・ベースを用いて 1988 年から2002 年まで IFRS を自発的に適用した 59 社を識別し、IFRS 自発的適用に対する株価反応、IFRS 自発的適用前後のトービンの q、インプライド資本コストの変化について分析を行っている。分析の結果、IFRS 自発的適用企業は IFRS を自発的に適用するというニ
ュースに対して有意な正の異常収益率を有しており、IFRS 自発的適用企業のトービンの q およびインプライド資本コストは IFRS 自発的適用後において有意に増加している
ことが発見されている。彼らはこのような検証結果を、IFRS の自発的適用が企業の情報開示環境を改善させることで、企業の利害関係者に対するシグナリングないしは有効
なボンディング・メカニズムとして作用することによって、企業とその利害関係者間の情報の非対称性が緩和され、その結果、企業価値の向上に結び付いていると解釈している。
Ashbaugh and Pincus(2001)は、1990 年から 1993 年の間に IFRS を自発的に適用した 13
カ国 80 社を対象に、IFRS と国内会計基準の不一致の程度がアナリスト予想精度の変化の程度に影響を与えるか、国内会計基準の代わりに IFRS を自発的に適用した後に財務アナリスト予想精度が向上されたか否かを分析している。分析の結果、IFRS と国内会計基準との違いが多い国に籍を置く企業であるほどアナリストの予想精度の減少する程度が大きかったものの、全般的にみると、IFRS を自発的に適用した企業のアナリス
ト予想精度が改善されたことが発見されている。彼らはこのような発見事項を、IFRS
を自発的に適用した企業の提供する会計情報の質と量が改善されたことで、アナリスト
が当該企業に対するより正確な予測を行うことができるようになったと解釈している。
Covrig et al.(2007)は、1999 年から 2002 年までの 29 カ国 24,592 企業・年をサンプルとし、IFRS 自発的適用企業と非適用企業間に海外ミューチュアルファンドの持株比率に差があるか否かを調査している。分析の結果、IFRS 自発的適用企業と非適用企業間では海外ミューチュアルファンドの持株比率に有意な差が観察されたものの、自国のミューチュアルファンドの持株比率には有意な差が存在しなかったこと、および情報環境の脆弱な企業ならびに外国人投資家による知名度が低い企業 (firms with low visibility) ほ
ど IFRS を自発的に適用してから高いレベルの海外ミューチュアルファンドの持株比率を享受できていたことが発見されている。このような検証結果は、IFRS の自発的適用が当該企業に関するより多くの情報を外国人投資家により馴染みのある形で提供できるようにすることで、外国人投資家の国内投資家に対する情報劣位およびホーム・バイ
8アス傾向を解消させ、結果的に外国人投資家の投資を誘導する要因として働きうることを示唆する。

3.2

IFRS の自発的適用が利益属性に与えた影響に関する研究

Barth et al.(2008)は、1994 年から 2003 年における 21 ヵ国の 1,896 企業・年をサンプルとし、IFRS 自発的適用企業と米国を除く IFRS 非適用企業の間の利益の質に差があるか否かを調査している。利益の質の代理変数としては利益マネジメント、適時的な損失認
識および会計利益の純資産の帳簿価額の価値関連性を用いている。分析の結果、IFRS
を自発的に適用している企業の方がそうでない企業よりも利益マネジメントの程度がより低く、適時的な損失の認識、および会計情報の価値関連性の程度もより高いことが発見されており、IFRS 自発的適用企業の方が自国の会計基準を適用している企業に比べてより高い水準の利益の質を享受できていることが示唆されている。追加的に、IFRS
自発的適用企業および非適用企業のみを対象に分析を行った結果、IFRS 自発的適用企業の IFRS 適用以後が適用以前に比べて利益の質がより高いこと、および IFRS 自発的適用企業の IFRS 適用前後の利益の質の変化が非適用企業のそれよりもより高いことが観察されている。
Hung and Subramanyam(2007)は、1998 年から 2002 年まで IFRS を自発的に適用したドイツ企業 80 社を対象に、ドイツの国内会計基準から IFRS に転換する 1 年前に報告される事前開示資料3を用いて両会計基準による会計情報の質的特性を比較している。分析
の結果、IFRS にもとづいて算出された当期純利益の適時性および条件付保守主義の程
度はドイツの国内会計基準にもとづくそれよりもわずかに高かったものの、当期純利益と純資産の帳簿価額のボラティリティはドイツの国内会計基準にもとづくそれよりも大きく、価値関連性には有意な差異が見受けられなかった。また、当期純利益の持続性
はドイツの国内会計基準にもとづくそれよりもむしろ低いということが発見されている。したがって、彼らは IFRS を自発的に適用した場合に会計情報の質が向上されるという仮説は受け入れるには全般的に妥当性が足りないという結論に達している。
Gassen and Sellhorm(2006)は、1998 年から 2004 年まで IFRS を自発的に適用したドイ
ツ企業 354 社を対象に傾向スコアマッチング法を用いて分析を行い、IFRS を自発的に適用した企業が非適用企業に比べて利益の将来予測力 (earnings predictability) は低かったものの、利益の持続性および条件付保守主義の程度はより高く、全体的にみて IFRS
自発的適用企業の利益は IFRS 非適用企業のそれよりも高品質であることを示唆する証拠を発見している。また、彼らは IFRS 自発的適用企業のビット・アスク・スプレッド
が IFRS 非適用企業のそれよりも有意に低いことも発見しており、IFRS 自発的適用企業

IFRS 適用 1 年前の年次報告の際にローカルの会計基準に基づいて作成された財務諸表の数値
を IFRS に基づく数値に転換して両者を比較可能な形で開示する資料。IFRS 適用初年度の混乱、および前期財務諸表との比較可能性を担保するために開示される。
39

が非適用企業に比べてより低いレベルの情報の非対称性を享受できていると主張している。
Bartov et al.(2005)もまた、1998 年から 2000 年まで IFRS または US-GAAP を自発的に適用したドイツ企業 235 社を対象に、IFRS または US-GAAP といった国際的な会計基準に準拠している企業と、ドイツの国内会計基準に準拠している企業の当期純利益の価
値関連性に差があるか 否かについて分析を行っている。分析結果、 IFRS または
US-GAAP を自発的に適用した企業の当期純利益の価値関連性の方がドイツの国内会計基準を適用している企業のそれよりも有意に高いことが発見されている。また、そのよ
うな検証結果は自己選択バイアスをコントロールした上でもなお有意であった。
同様に、Tendeloo and Vanstraelen(2005)は 1999 年から 2001 年の間にドイツの株式市場に上場していた 636 企業・年をサンプルとし、IFRS を自発的に適用した企業とドイツの国内会計基準を継続適用していた企業間で利益マネジメントの程度に差異があるか否かを調査している。分析の結果、ドイツの国内会計基準を継続適用していた企業と比べて IFRS を自発的に適用した企業の利益マネジメントの程度が有意に低いという結果は発見されておらず、このことは、投資家保護の程度の低いコード・ロー国においては、
高品質な会計基準をただ適用するのみでは高品質な会計情報は担保されないことを示唆する。
以上をまとめると、IFRS 自発的適用に関する先行研究では、全体的にみて IFRS 自発的適用により企業の開示する情報の量と質が増加すること、企業と企業の利害関係者間の情報の非対称性が緩和されること、その結果としてインプライド資本コストが減少し企業価値が向上すること、アナリスト予想精度が向上されアナリストフォロー数が増加すること、および海外投資家による投資が増加することが示唆されている。しかしながら、上記のような検証結果は分析対象企業および分析期間によって一貫しておらず、場合によっては上記とは逆の効果が得られていることもある。
その理由としては、一般的にローカルな会計基準よりもより高品質であると言われている IFRS を自発的に適用することで会計の質が改善するか否か、もしくは資本市場でのベネフィットがもたらされるか否かということは、ただ単に高品質な会計基準を適用するのみでは十分ではなく、それを適用する企業の報告インセンティブおよび各国の全般的な会計システム、つまり会計基準のみならず会計基準と影響しあう制度的要因と執行体制にもまた影響されるからであろう (Ball et al. 2003)。

4.

仮説の構築

4.1

IFRS 自発的適用と情報の非対称性

投資家間の情報の非対称性は株式市場における逆選択問題を引き起こす。情報の非対称性の存在する状況下では、情報を有していない投資家もしくは情報劣位にある投資家
10

は私的に情報を有するまたは情報優位にある投資家と取引することを懸念することになる。すなわち、情報劣位にある投資家は、より優れた情報を有しているがゆえに現在の価格が高すぎるか低すぎるかをわかっている取引相手が市場価格での売り買いを行
わないかもしれないことを恐れることになる。その結果、情報劣位にある投資家は情報優位にある取引相手と取引をすることから被り得る損失から自らを保護するために買い価格 (売り価格) を低める (高める) ようになり、結果的に当該株式の価格は情報劣位にある投資家と取引を行う確率および情報優位にある投資家の潜在的な情報優位の程度を反映するように調整される (Glosten and Milgrom 1985)。
上記で説明された株式の売買時の情報劣位者による価格保護は、株式の流通市場におけるビット・アスク・スプレッドを生じさせる。同様に、情報の非対称性および逆選択
は情報劣位にある投資家が取引をしようとする株式の数を減少させる (Copeland andGalai 1983；Kyle 1985)。さらに、現在の株式の価格は将来の取引コストおよび逆選択コ
ストの現在価値分だけ減少することになる。すなわち、投資家は彼らが将来において当該株式を売ろうとする際に情報の非対称性に起因した価格割引に直面することを予想するのである。したがって、投資家は企業が株式を発行する際に彼らが株式を買おうとす る 価 格 を 低 く 設 定 す る こ と に な る (Diamond and Verrecchia 1991 ； Baiman andVerrecchia 1996)。そのため、企業は特定の金額の資金を調達するためにより多くの株式を発行しなければならなく、結果的に情報の非対称性はより高い資金調達コストへとつながる (Hail and Leuz 2007)。
こうした中で企業の情報開示は、市場での情報に関する条件を投資家間で平等にする
ことで逆選択問題を緩和させ、当該株式の市場流動性を増加させることが可能である(Verrecchia 2001)。そこには二通りのメカニズムが存在する。一つは、より多くの情報が公に開示されるということは投資家が私的な情報を有することをより難しく、かつよ
りコストのかかるものとさせる。その結果、私的な情報を有している投資家の数は減少
し情報劣位にある投資家が情報優位にある投資家と取引をする確率もまた減少することになる。いま一つは、より多くの情報開示を行うということは企業価値に関する不確実性を減少させ、結果的に情報優位にある投資家が有していたかもしれない潜在的な情報優位を減少させることになる。双方の効果はともに情報劣位にある投資家が価格保護をしなければならない程度を減少させ、したがって株式の市場流動性を増加させることになる (Hail and Leuz 2007)。
要するに、企業の情報開示が企業の発行する株式の流動性 (資本コスト) と正 (負)の関係を有していることを予測する理論研究は数多く存在しており、実証研究では情報の非対称性および流動性に関する代理変数が理論研究で予測されたように実際に企業の情報開示および企業の選択する会計政策と有意に関係していることが発見されている (Lang and Lundholm 1993；Welker 1995；Lang and Lundholm 1996；Lang and Lundholm
2000；Healy et al. 1999；Leuz and Verrecchia 2000)。
11したがって、もし IFRS がローカルな会計基準よりもより広範囲にわたる情報開示を要求し、IFRS を自発的に適用することによって企業の情報開示に関する環境が全般的に改善されるならば (Ashbaugh and Pincus 2001；Cuijpers and Buijink 2005；Daske andGebhardt 2006)、K-IFRS を自発的に適用した韓国企業は従来の K-GAAP を継続適用している企業に比べて、企業と投資家、および企業の利害関係者間に存在する情報の非対称性がより低いものと予想される。以上の議論を踏まえ、本稿では次のような仮説を対立仮説の形で提示する。
仮説 ：K-IFRS を自発的に適用した韓国企業の情報の非対称性は、韓国の会計基準(K-GAAP) を継続適用している企業のそれよりも低い。

検証モデル、サンプルの抽出および記述統計量

5.
5.1.

検証モデル

TURNOVERi,t  0  1K - IFRSi,t   2 SIZE _ MCAPi,t  3OWNi,t   4VOLAi,t  5 MARKETi,t (1) 6 IMRi,t  1STAGEVARExceptExclusionRestrictions  IndustryDummy   i,t

TURNOVER = 日次売買回転率 (日次取引高/日次発行済株式総数) の中央値 (測定期間：2010/06/01～2011/05/31)
K-IFRS = K-IFRS を自発的に適用した企業である場合には 1 を、そうでない場合には 0をとるダミー変数
SIZE_MCAP = t 期の株式時価総額の自然対数
OWN = t 期の筆頭株主持株比率
VOLA = 日次株式リターンの標準偏差 (測定期間：2010/06/01～2011/05/31)
MARKET = KOSPI 上場企業である場合には 1 を、そうでない場合（KOSDAQ 上場企業
である場合）には 0 をとるダミー変数
IMR = HECKMAN2 段階処理効果モデルの第 1 段階目のプロビット推定から計算された
逆ミルズ比
1STAGEVARExceptExclusionRestrictions = HECKMAN2 段階処理効果モデルの第 1 段階目のプロビット推定に含まれた独立変数のうち、排除制約を満たすと考えられる諸変数を除外したもの
IndustryDummy = KIS-VALUE 上の標準産業分類中分類に基づいて当該産業に属する場
合には 1 を、そうでない場合には 0 をとるダミー変数
式(1)は本稿の提示した仮説の検証モデルであり、Leuz and Verrecchia(2000)のモデルに
12韓国固有の事情を考慮している (Kim 2011)。本稿は式(1)を用いたクロスセクション分析を行うことで第 3 節で提示した仮説を検証する (Leuz and Verrecchia 2000；Leuz 2003)。
具体的に言うと、本稿では売買回転率 (Share Turnover) を情報の非対称性の大きさの代理変数とし5、当該変数を式(1)における従属変数とする。また、式(1)には売買回転率に影響を与えることが先行研究において観察されている諸変数をコントロール変数としてモデルに組み込んでいる。本稿の関心変数は、K-IFRS を自発的に適用した企業であるか否かを示すダミー変数である K-IFRS である。
ここで注意すべきは、K-IFRS を自発的に適用した企業はそうでない企業と規模、収益性、レバレッジなどの企業特性の面でシステマテックに異なることである (金2014b；2014c)。このため、K-IFRS 自発的適用企業と非適用企業間に存在する企業特性の違いをコントロールせずに重回帰分析を行うと、K-IFRS 係数は自己選択バイアスの影響を受けることになる (Heckman 1978)。すなわち、K-IFRS の係数には K-IFRS の自発的適用が情報の非対称性に与える影響のみならず、K-IFRS 自発的適用企業と非適用企業間に存在する企業特性の違いが情報の非対称性に与える影響もまた反映されてしまうのである。
これには 2 つの理由がある。一つは、先行研究における情報の非対称性の代理変数としてはビット・アスク・スプレッド、売買回転率、株式リターンのボラティリティなどが一般的に用いられおり (Welker 1995；Healy et al. 1999；Leuz and Verrecchia 2000；Gassen and Sellhorm
2006)、その中でもビッド・アスク・スプレッドの有意性が最も高いことが報告されているものの、ビッド・アスク・スプレッドに関するデータはデータ・ベース上の制約により入手することができないからである。いま一つは、先行研究では株式リターンのボラティリティを情報の非対称性の代理変数として用いた場合に有意な結果が得られないことが多く、ゆえに株式リターンのボラティリティは情報の非対称性を代理する程度が 3 つの代理変数の中で最も低いと主張されているからである (Leuz and Verrecchia 2000)。また、本稿は 2010 年のデータを用いており、
2010 年 6 月 1 日から 2011 年 5 月 31 日までを売買回転率の測定期間としている。なぜならば、
K-IFRS を自発的に適用した企業の場合には半期・四半期財務報告もまた K-IFRS に基づいて行うことが要求され、したがってその影響をも捉えようとしたためである。具体的には、韓国の場
合には 12 月決算であることが一般的であり、半期・四半期財務報告については各半期・四半期
終了後 45 日以内に半期・四半期財務報告書を提出すること、および年次財務報告については会
計年度終了後 60 日以内に年次財務報告書を提出することが原則である。ただし、K-IFRS を適用した企業のうち連結財務諸表を作成する企業については (自発的適用の場合と強制適用の場合の双方の場合を含む)、K-IFRS を適用してからの最初の 2 年間は K-IFRS に基づいた半期・四半
期財務報告書の提出期限を各半期・四半期終了後 60 日以内としている (韓国取引所 2011)。すなわち、K-IFRS を 2009 年または 2010 年に自発的に適用した韓国企業のうち連結財務諸表を作成する企業 (45 社/54 社=約 83%) の 2010 年度第 1 四半期中間財務報告書の提出期限は 2010 年 5
月 31 日になる。したがって、本稿で設定した売買回転率の測定期間は 2010 年度第 1 四半期中間
財務報告の影響から 2010 年度年次財務報告 (2010 年度年次財務報告書の提出期限：2011 年 3 月
31 日) の影響を捉えている一方で、2011 年度第 1 四半期中間財務報告 (2011 年度第 1 四半期中間財務報告書の提出期限：2011 年 5 月 31 日) の影響は排除していることになる。ただし、K-IFRS
を自発的に適用した企業の中にも連結財務諸表を作成しない企業が約 17% (9 社/54 社) ほど存在しており、そうした企業の場合には本稿で設定した測定期間のうち最初と最後の 15 日については測定誤差が生じることになる。VOLA の測定にあたっても同様の論理を適用して同一の測定期間を設定している。
513

したがって、本稿はこうした自己選択バイアスへの懸念を緩和するため、金 (2014b；
2014c)で観察されている K-IFRS 自発的適用企業の特性を踏まえ、Heckman (1979)型の 2
段階処理効果モデル (a Heckman-Type Two-Stage Treatment Effects Model ：以下、
HECKMAN2 段階処理効果モデルと称する) (Barnow et al. 1980；Maddala 1983；Green1997) を用いる。具体的には、本稿は脚注 5 に示されている 1 段階目のプロビット推定から逆ミルズ比 (Inverse Mill’s Ratio) を計算し、それを第 2 段階の重回帰分析における追加的な独立変数 (IMR) として組み込む。そうすることにより、潜在的な自己選択バ
イアスへの懸念を緩和しうることが実証的会計学に関する先行研究おいても確認されている (Leuz and Verrecchia 2000；Leuz 2003；Kim et al. 2004；Kim and Shi 2012)。
ただし、Lennox et al.(2012)は 2000 年以来、会計学の分野において Heckman(1979)のオリジナルのサンプル選択モデル、およびそれを応用した 2 段階処理効果モデルを用いた文献に関する検討を行い、検討された研究のほとんどが第 1 段階目のプロビット推定に含まれた独立変数を第 2 段階の推定の際に含めていないという問題を抱えていることを報告している。彼らは、前述したような場合においては第 1 段階目のプロビット推定に含まれた独立変数が第 2 段階の推定における従属変数と相関関係を有している可能性が高く、第 1 段階目のプロビット推定で計算された逆ミルズ比は当該独立変数の影
響をすでに反映しているため、第 2 段階の推定において第 1 段階目のプロビット推定に含まれた独立変数を省略することは、IMR と第 2 段階の推定における従属変数間の機械的な同時相関関係 (mechanical contemporaneous relation) を生じさせる可能性が高いと指摘している。
また、検討された研究のほとんどにおいて第 1 段階目のプロビット推定に含まれた独立変数を第 2 段階の推定の際に含めると第 2 段階における IMR に関する推定結果がもはや有意でなくなったり、推定された係数の符号が逆転したりすることを報告し、それらの先行研究における自己選択バイアスが有効にコントロールされていないと主張している。さらに、彼らは仮に第 1 段階目のプロビットの推定に含まれた独立変数を第 2段階の推定の際に含めるとしても推定された IMR の係数は多重共線性の問題の影響を受けやすいため、彼らが考えるこの種の問題への最善の解決策は、第 1 段階の推定において t 期の変数ではなく第 2 段階の推定における従属変数との機械的な同時相関関係の程度の弱い t-2 期の変数を用いること、加えて当該変数らを第 2 段階の推定にも独立変数として含めることであると助言している。
したがって、本稿の分析においても Lennox et al.(2012)での指摘事項、および企業のK-IFRS を自発的に適用するか否かに関する意思決定は K-IFRS を自発的適用することによる経済的ベネフィットが (もしあれば) 実在化するよりも前に行われるとのことを考慮し (Maddala 1991)、1 段階目のプロビット推定を行うにあたって K-IFRS を 2010
年に自発的に適用した企業については 2009 年度末のデータを、2009 年に K-IFRS を自14

発的に適用した企業については 2008 年度末のデータをそれぞれ用いている6。また、式(1)の推定にあたっては、第 1 段階目のプロビット推定に含まれた独立変数のうち、排除制約 (exclusion restriction) の条件を満たすと考えられる変数、すなわち GOODWILL、REVALUE、RETIRE、FOREXCH、DERIVA、CONSOL を除く諸変数を第 2 段階の推定においても独立変数としてモデルに含めている。
つまり、これらの変数は K-GAAP と K-IFRS の間に存在する会計基準の違いを表す変K-IFRS を自発的に適用した企業の特性を分析する第 1 段階目のプロビット推定の推定式は以下のようである。
Prob(K- IFRS  1)i,t   0  1SIZE _ ASSETi,t 1   2 ROAi,t 1  3 LEVERAGEi,t 1   4GROWTHi,t 1
6

 5 EXPORTi,t 1   6 FORCGi,t 1   7 MAXCGi,t 1  8 EISSUEi,t   9 DISSUEi,t10CROSSi,t 1  11PBRi,t 1  12 N _ PBRi,t 1  13D _ ACCRUALSi,t 1

14GOODWILLi,t 1  15 REVALUEi,t 1  16 RETIREi,t 1  17 FOREXCHi,t 1

18DERIVAi,t 1  19CONSOLi,t 1   20CHAEBOLi,t 1   i,t
K-IFRS = K-IFRS を自発的に適用した企業である場合には 1 を、そうでない場合には 0 をとるダ
ミー変数
SIZE_ASSET = t-1 期の期末資産総額の自然対数
ROA = t-1 期の当期純利益/t-1 期の期末資産総額
LEVERAGE = t-1 期の期末負債総額/t-1 期の期末資産総額
GROWTH = (t 期の売上高－t-1 期の売上高)/t-1 期の売上高
EXPORT = t-1 期の海外売上高/t-1 期の売上高
FORCG = t-1 期の期末外国人投資家の所有割合 (普通株式)
MAXCG = t-1 期の筆頭株主持株比率
EISSUE = t 期の株主資本等変動計算書上の新規株式発行による資本金の増加が正である場合には 1 を、そうでない場合には 0 をとるダミー変数
DISSUE = t 期のキャッシュ・フロー計算書上の財務活動によるキャッシュ・フローにおける非流動負債の増加（社債の発行＋長期借入金の増加）が正の値である場合には 1 を、そうでない場合には 0 をとるダミー変数
CROSS = 2009 年 12 月時点で企業が海外証券取引所に重複上場している場合には 1 を、そうでない場合には 0 をとるダミー変数
PBR = (t-1 期の期末普通株式時価総額＋t-1 期の期末優先株式時価総額)/t-1 期の期末純資産総額
N_PBR = t-1 期の企業の PBR が負である場合には 1 を、そうでない場合には 0 をとるダミー変数
D_ACCRUALS = Jones(1991)、Dechow et al.(1995)、Kasznik(1999)、Kothari(2005)にしたがって各年および各産業ごとに計算された企業の裁量的発生高に関する 4 つの推定値の絶対値を主成分分析 (principal component analysis) によって単一尺度化した値
GOODWILL = t-1 期の期末のれん額/t-1 期の期末資産総額
REVALUE = t-1 期の期末再評価差額金の額/t-1 期の期末資産総額
RETIRE = t-1 期の期末退職給付引当金/t-1 期の期末総資産
FOREXCH = t-1 期の為替換算損益の絶対値/t-1 期の期末総資産
DERIVA = t-1 期の期末繰延ヘッジ損益の絶対値/t-1 期の期末総資産
CONSOL = t-1 期に連結財務諸表を作成している企業である場合には 1 を、そうでない場合には 0をとるダミー変数
CHAEBOL = 1997 年時点における 30 大財閥のうち、2008 年現在にもなお存在しており、かつ 30
大財閥として引き続き指定されている 15 の企業グループに企業が属する場合には
1 を、そうでない場合には 0 をとるダミー変数15

数であるため、K-IFRS の自発的適用の意思決定には影響を与えるものの情報の非対称性には直接影響を与えないものと考えられる。なぜなら、企業が会計基準の変更によるポジティブな影響を享受するため、またはネガティブな影響を回避するために二つの違いを分析し、それを K-IFRS の自発的適用の意思決定に反映させているとしても、効率的市場を仮定する限り、根底にある企業の経済的実質 (underlying economic substancese)を伴わない会計基準の違いに基づく見せかけの利益などには市場は反応しないはずだからである。したがって、本稿ではこれらの変数が 1 段階目の選択モデルを通じてのみ
売買回転率に影響を与える変数、換言すれば唯一経路条件 (only-through condition) を満たす外生的操作変数 (exogenous instrumental variables) だと考え、2 段階目の分析においてこれらの変数を除外する。
式 (1) に お け る コ ン ト ロ ー ル 変 数 は Leuz and Verrecchia(2000) に お け る そ れ(SIZE_MCAP、VOLA) に韓国固有の状況を説明する独立変数 (OWN、MARKET) を修正
または追加したものである。まず Leuz and Verrecchia(2000)は所有構造の集中度、つまり大株主持株比率が売買回転率に与える影響をコントロールするために浮動株比率 (freefloat)7を用いている。しかし、韓国においては浮動株比率に関する情報が開示されていない。そのため、本稿では Kim(2011)にしたがって筆頭株主持株比率 (OWN) を浮動株
比率の代わりに用いる。また、韓国の株式市場は KOSPI 市場と KOSDAQ 市場に分かれており、KOSPI 市場に上場している企業の方が KOSDAQ 市場に上場している企業よりも一般的に規模が大きく、投資家による企業の知名度は高い。
したがって、上場市場の違いが売買回転率に与える影響をコントロールするために企業が KOSPI 上場企業である場合には 1 を、そうでない場合には 0 をとるダミー変数である MARKET をモデルに組み込む。IMR は HECKMAN2 段階処理効果モデルの第 1 段
階 目 の プ ロ ビ ッ ト 推 定 か ら 計 算 さ れ た 逆 ミ ル ズ 比 で あ り 、
1STAGEVARExceptExclusionRestrictions は HECKMAN2 段階処理効果モデルの第 1 段階目のプロビット推定に含まれた独立変数のうち、排除制約 (exclusion restriction) を満たすと考えられる変数を除外したものである。IndustryDummy は KIS-VALUE 上の標準産業
分類中分類に基づいた産業ダミー変数である。

5.2.

サンプルの抽出

本稿は、2010 年に韓国の KOSPI 市場または KOSDAQ 市場に上場している上場企業全社を分析対象としている。また、本稿の分析に用いる財務データは「韓国信用評価院(株)」が提供する KIS-ValueⅢから取得している。ただし、本稿は次の基準に当たる企業
はサンプルから除外している。

浮動株比率 (free float) とは大株主が所有しておらず、かつ取引されるのに何らかの制限がかけられていない株式の比率のことを意味する (Leuz and Verrecchia 2000)。つまり、浮動株比率と売買回転率の間には正の相関関係があると考えらえる。
716

①決算月が 12 月でない企業②金融および保険業に属する企業③分析に必要なデータを入手できない企業
金融業および保険業に属する企業は財務諸表の構成項目が一般事業会社とは異なることからサンプルから除外している。また、決算期によるサンプル企業の同一性を確保するために 12 月決算企業のみを分析対象としている8。さらに、分析に必要なデータを入手できない場合には当該データが欠測値として処理されるため、このような企業も分析から除外している。なお、分析に用いる連続変数については、各市場ごとの上下 0.5%を基準にウィンザライズ (winsorize) を実施している。表 2 のようなサンプルの抽出手続きを経て、本稿では分析に用いる最終サンプルとして 1,500 企業が得られている。表3 は韓国における K-IFRS 自発的適用企業のリストを示している。また、表 4 は、本稿の分析に用いる最終サンプルの産業別分布 (標準産業分類中分類) を示している。
[表 2]サンプルの抽出手続き9

KOSPI

Numbe r of
firms
777

KOSDAQ

1,029

56.98%

28

1,001

T otal

1,806

100%

59

1,747

Less : 12月決算ではない企業

114

6.31%

3

111

金融・保険業に属する企業

54

2.99%

0

54

データに欠測値がある企業

138

7.64%

1

137

1,500

83.06%

55

1,445

Ye ar
2010

Marke tT otal43.02%

Voluntary
adopte rs
31

Nonadopte rs
746% of firms[表 3]韓国における K-IFRS 自発的適用企業
適用年度

上場市場

2009 年

KOSPI 市場

(14 社)(7 社)

会社名
KT&G, STX Pan Ocean, YUNGJIN PHARM IND, EAGONINDUSTRIAL,COSMOCHEMICAL,

Pulmuone

Holdings,

PaperCorea

韓国企業の決算月は 12 月であることが一般的であり、2009 年を基準で全上場企業 (KOSPI 市
場上場企業+KOSDAQ 市場上場企業) 1,798 社のうち、約 93%が 12 月決算企業である。
9
韓国における K-IFRS 自発的適用企業は計 60 社であるものの、そのうち SD (KOSDAQ 市場上場企業) は 2010 年 6 月に上場廃止となったため、2010 年の初期サンプルの中には含まれていない。韓国における K-IFRS 自発的適用企業に関する詳細については[表 2]を参照されたい。
817

KOSDAQ 市場(7 社)

KookJe Electric Korea 10 , DASTEK, Display Tech, Ecoenergy
Holdings, INSUN ENT, GUMSUNG TECH, CUBIC KOREA

LG, LG Display, LG LIFE SCIENCES, LG HOUSEHOLD &HEALTH CARE, LG INNOTECK, LG Uplus, LG ELECTRONICS,LG HAUSYS, LG CHEM, STX Engine, STX OFFSHORE &KOSPI 市場(24 社)SHIPBUILDING, NICE Holdings, KOREA LINE CORPORATION,SAMSUNGSDI,SAMSUNG

ELECTRO-MECHANICS,SAMSUNG ELECTRONICS, SAMSUNG TECHWIN, SHINIL
INDUSTRIAL, seha, GⅡR, KOREA FLANGE, Hansol HomeDeco,
HS R&A, PAIKKWANG INDUSTRIAL
2010 年(46 社)NOWCOM, NICE Information Service, NICE INFORMATION &TELECOMMUNICATION,
DUOBACKKOREA,NEXCONLIGHTRONTECHNOLOGY,FIBER-OPTIC

Devices,

KOSDAQ 市場

Woowon Development, UJU ELECTRONICS, e-litecom, SD11, S(22 社)

Connect, Enter-tech, EUGENE Corporation, CHOONG ANG
VACCINE LABORATORY, FROM30, NICEe-BankingServices,
DongilSteel, KCI, ESSEN TECH, BT&I,
HyoSung ONB12, CHOONGANG OCEAN13

出所

Cheon and Ha(2011)より作成

3 月決算企業であるため分析から除外する。
2010 年 6 月に上場廃止となったため 2010 年の初期サンプルの中に含まれていない。
12
6 月決算企業であるため分析から除外する。
13
6 月決算企業であるため分析から除外する。
10
11

18

[表 4]産業別分布（標準産業分類中分類）
INDUSTRYCODE

INDUSTRY
Fishing
Mining of Coal, Crude Petroleum and Natural Gas
Mining support service activities
Manufacture of Food Products
Manufacture of Beverages
Manufacture of Tobacco Products
Manufacture of Textiles, Except Apparel
Manufacture of wearing apparel, Clothing Accessories and Fur Articles
Tanning and Dressing of Leather , Manufacture of Luggage and Footwear
Manufacture of Wood and of Products of Wood and Cork ; Except Furniture
Manufacture of Pulp, Paper and Paper Products
Printing and Reproduction of Recorded Media
Manufacture of Coke, hard-coal and lignite fuel briquettes and Refined Petroleum Products
Manufacture of chemicals and chemical products (except pharmaceuticals, medicinal chemicals)
Manufacture of Pharmaceuticals, Medicinal Chemicals and Botanical Products
Manufacture of Rubber and Plastic Products
Manufacture of Other Non-metallic Mineral Products
Manufacture of Basic Metal Products
Manufacture of Fabricated Metal Products, Except Machinery and Furniture
Manufacture of Electronic Components, Computer, Radio, Television and Communication Equipment and Apparatuses
Manufacture of Medical, Precision and Optical Instruments, Watches and Clocks
Manufacture of electrical equipment
Manufacture of Other Machinery and Equipment
Manufacture of Motor Vehicles, Trailers and Semitrailers
Manufacture of Other Transport Equipment
Manufacture of Furniture
Other manufacturing
Electricity, gas, steam and air conditioning supply
Waste Collection, Disposal and Materials Recovery
General Construction
Special Trade Construction
Sale of Motor Vehicles and Parts
Wholesale Trade and Commission Trade, Except of Motor Vehicles and Motorcycles
Retail Trade, Except Motor Vehicles and Motorcycles
Land Transport ; Transport Via Pipelines
Water Transport
Air Transport
Storage and support activities for transportation
Food and beverage service activities
Publishing activities
Motion picture, video and television programme production, sound recording and music publishing activities
Broadcasting
Telecommunications
Computer programming, System Integration and Management Services
Information service activities
Real Estate Activities
Research and Development
Professional Services
Architectural, Engineering and Other Scientific Technical Services
Professional, Scientific and Technical Services, n.e.c.
Business Facilities Management and Landscape Services
Business Support Services
Education
Creative, Arts and Recreation Related Services
Sports activities and amusement activities
TOTAL

5.3.

A03000B05000
B08000C10000
C11000
C12000C13000C14000C15000C16000C17000C18000C19000C20000C21000
C22000C23000
C24000C25000C26000C27000C28000C29000C30000C31000C32000C33000
D35000E38000F41000F42000G45000G46000G47000
H49000
H50000H51000H52000I56000J58000J59000J60000J61000J62000J63000
L68000
M70000
M71000M72000
M73000N74000N75000P85000
R90000R91000

Number% of firms
of
firms
0.33
5
0.07
1
0.07
1
2.93
44
0.67
10
0.07
1
1.00
15
1.40
21
0.40
6
0.20
3
1.93
29
0.07
1
0.27
4
5.73
86
5.53
83
2.27
34
2.07
31
5.07
76
2.53
38
15.87
238
2.07
31
3.33
50
7.53
113
4.40
66
0.93
14
0.53
8
0.27
4
0.73
11
0.33
5
2.93
44
0.93
14
0.13
2
6.07
91
1.67
25
0.80
12
0.40
6
0.13
2
0.33
5
0.07
1
4.73
71
1.27
19
0.40
6
0.73
11
1.47
22
1.20
18
0.27
4
0.40
6
3.73
56
0.80
12
0.33
5
0.13
2
1.13
17
0.80
12
0.07
1
0.47
7
100.00
1,500

記述統計量

以下では分析に用いられる各変数の記述統計量および各変数間の相関マトリックスが示されている。
表 5 は記述統計量、表 6 は相関マトリックスを示している。まず HECKMAN 分析の
2 段階目である売買回転率モデルに含まれる変数についてみると、本稿の従属変数であ19

る TURNOVER は平均値が 0.008 であるのに対して中央値は 0.005 であることからやや右に歪んだ分布を示していることがわかる。他方、SIZE_MCAP、OWN、VOLA の平均値 (中央値) もそれぞれ 25.172 (24.884)、26.848 (24.190)、0.031 (0.029) であることから、分布がやや右に歪んでいるがほぼ正規分布に近い分布を示しているといえよう。また、ダミー変数である MARKET の平均値は 0.406 であることから、全体サンプルのうち KOSPI
市場に上場している企業の占める割合は約 40.6% (609 社) であることがわかる。また、本稿の関心変数である K-IFRS の平均値は 3.7%であり、このことは全体サンプルのうちの 3.7%企業しか K-IFRS を自発的に適用していないことを意味する。
次に、K-IFRS を自発的に適用した韓国企業の特性を分析した HECKMAN 分析の 1 段
階目のプロビット推定に含まれる変数についてみると、自然対数化した SIZE_ASSET の平均値と中央値はそれぞれ 25.631 と 25.330 であることから、SIZE は正規分布に近い分布を示していることがわかる。同様に、LEVERAGE も平均値 (0.415) と中央値 (0.412)の差がさほど大きくなく、正規分布にほぼ近い分布を示していた。その一方で、ROAの平均値 (中央値) は-0.007 (0.033) であり、やや左に歪んだ分布を示していることがわかる。また、GROWTH、EXPORT、FORCG、MAXCG、PBR の平均値は 0.088、0.275、0.055、26.674、1.428 であるのに対して中央値は 0.035、0.120、0.008、23.930、0.990 であることから、5 つの変数ともに右に歪んだ分布をしていた。
また、全体サンプルのうち、株式による資金調達を行った企業 (EISSUE)、負債による資金調達を行った企業 (DISSUE)、海外証券取引所に重複上場している企業 (CROSS)、PBR が負の値を示している企業 (N_PBR) の占める割合はそれぞれ 23.5% (353 社)、
41.3% (619 社)、1.9% (29 社)、0.5% (7 社)であった。企業が韓国会計基準の下で透明性の高い財務報告を行っている程度を表す変数である D_ACCRUALS についてみると、
D_ACCRUALS の 平 均 値 は -0.153 で あ る の に 対 し て 中 央 値 は -0.509 で あ り 、
D_ACCRUALS は 大 き く 右 に 歪 ん だ 分 布 を 示 し て い る こ と が わ か る 。 ま た 、
D_ACCRUALS の最小値は-1.164 である一方で最大値は 12.404 であることからは当該変数の最小値と最大値との差が極めて大きいこともみてとれる。これらのことは、韓国企業が韓国会計基準の下で透明性の高い財務報告を行っている程度は平均的に低いこと、またその程度には企業間におけるバラツキが存在することを示唆する。
GOODWILL、REVALUE、RETIRE、FOREXCH、DERIVA、CONSOL は、K-GAAP と
K-IFRS の間に存在する違いが K-IFRS の自発的適用の意思決定に影響をとらえる変数である。各変数の平均値 (中央値) は 0.007 (0.000)、0.029 (0.000)、0.013 (0.008)、0.006(0.002)、0.000 (0.000)、0.473 (0.000) であるため、DERIVA 会計基準の違いに関する変数はすべて右に歪んだ分布を示していることがわかる。特に、CONSOL の平均値が 0.473であることは、K-IFRS を自発的に適用する 1 年前に連結財務諸表に作成していた企業の割合は約 47.3% (710 社) であることを意味する。同様に、CHAEBOL の平均値が 0.061
であることは、韓国企業のうち金融危機を克服した財閥企業グループに属する企業の割
20

合が約 6.1% (91 社) であることを意味する。
[表 5]記述統計量
パネル A：売買回転率モデルに含まれる変数 (HECKMAN 分析の 2 段階目)
TURNOVER
K-IFRSSIZE_MCAP
OWN

平均値
0.008
0.037
25.17226.848

標準偏差
0.009
0.188
1.517
14.608

最小値
0.000
0.000
22.172
1.840

VOLA
MARKET

0.031
0.406

0.014
0.491

0.007
0.000

0.002
0.000
24.15915.935

中央値
0.005
0.000
24.88424.1900.010
0.000
25.86334.505

最大値
0.060
1.000
31.14877.940

0.022
0.000

0.029
0.000

0.036
1.000

0.100
1.000

1Q

3Q

※SIZE_MCAP は自然対数化した値である。
パネル B：K-IFRS を自発的に適用した韓国企業の特性 (1 段階目のプロビット推定)
SIZE_ASSET
ROALEVERAGEGROWTHEXPORT
FORCG
MAXCG
EISSUEDISSUE
CROSS
PBR
N_PBR
D_ACCRUALSGOODWILLREVALUERETIREFOREXCHDERIVACONSOLCHAEBOL

平均値

標準偏差

最小値

25.631
0.007
0.415
0.088
0.275
0.055
26.674
0.235
0.413
0.019
1.428
0.005
-0.153
0.007
0.029
0.013
0.006
0.000
0.473
0.061

1.407
0.150
0.202
0.504
0.317
0.106
14.281
0.424
0.492
0.138
1.434
0.068
1.328
0.034
0.060
0.016
0.011
0.001
0.499
0.239

23.015-1.0470.029-0.908
0.000
0.000
3.330
0.000
0.000
0.000
-0.0660.000-1.164
0.000
0.000
0.000
0.000
0.000
0.000
0.000

※SIZE_ASSET は自然対数化した値である。

211Q24.712

中央値
25.3303Q
26.292-0.011

0.033

0.079

0.254

0.412

0.557

-0.133

0.035

0.188

0.000

0.120

0.525

0.001

0.008

0.055

16.00523.93034.405

0.000
0.000
0.000

0.000
0.000
0.000

0.000

0.630

0.990

1.677

0.000

0.000

0.000

-0.897-0.509

0.083

0.000

0.000

0.000

0.000

0.000

0.026

0.002

0.008

0.017

0.000

0.002

0.007

0.000
0.000
0.000

0.000
0.000
0.000

0.000

1.000

0.000

1.000

0.000

最大値

31.199
0.354
1.006
4.141
1.000
0.650
79.010
1.000
1.000
1.000
12.0781.000
12.404
0.376
0.388
0.097
0.114
0.009
1.000
1.000

[表 6]相関マトリックス①
TURNOVER①K-IFRS②
SIZE_MCAP③
OWN④
VOLA⑤
MARKET⑥
SIZE_ASSET⑦ROA⑧LEVERAGE⑨GROWTH⑩EXPORT⑪
FORCG⑫MAXCG⑬
EISSUE⑭
DISSUE⑮
CROSS⑯PBR⑰
N_PBR⑱
D_ACCRUALS⑲GOODWILL⑳REVALUE㉑
RETIRE㉒
FOREXCH㉓
DERIVA㉔
CONSOL㉕
CHAEBOL㉖-0.018-0.054-0.2730.524-0.172-0.151-0.164
0.110
0.060
0.055
-0.134-0.2170.255-0.001-0.0360.101-0.0210.121
0.056-0.004-0.0180.064-0.021-0.024-0.028②-0.0020.138-0.012-0.048
0.055
0.127
0.022
0.019
0.066
0.033
0.091
-0.001
0.017
0.024
0.179
0.007
0.039
-0.0230.128
0.010-0.031
0.113-0.005
0.128
0.188

③
0.018
0.089
0.091
-0.354
0.416
0.838
0.278
-0.011
0.064
0.135
0.514
0.093
-0.111
0.213
0.367
0.219
-0.017-0.099-0.041-0.039-0.087
0.036
0.157
0.369
0.422

④
-0.2930.002
0.106-0.226
0.116
0.102
0.178
-0.034-0.030-0.0580.064
0.911-0.210-0.013-0.045-0.059-0.009-0.029-0.0580.051
0.029-0.0340.033-0.015
0.051

⑤
0.584
-0.049-0.339-0.218-0.297-0.365-0.4920.243-0.046-0.007-0.220-0.2060.372-0.099-0.089
0.137
0.078
0.282
0.104
0.004
-0.0190.075-0.068-0.124-0.081⑥-0.200
0.055
0.386
0.091
-0.334
0.574
0.105
0.079
-0.061-0.0160.272
0.087-0.2250.184
0.140-0.186-0.017-0.154-0.106
0.138
0.065
0.021
0.049
0.296
0.216

⑦
-0.167
0.087
0.745
0.140
-0.427
0.586
0.222
0.196
-0.016
0.100
0.481
0.100
-0.2090.323
0.365-0.101-0.006-0.160-0.0850.104-0.093
0.093
0.157
0.448
0.435

⑧
-0.187
0.017
0.323
0.198
-0.4570.086
0.180-0.255
0.187
0.085
0.163
0.203
-0.3160.067
0.037-0.085-0.119-0.187-0.073-0.062-0.007-0.1120.030-0.006-0.007

⑨
0.153
0.020
-0.046-0.049
0.258
0.086
0.193
-0.3540.005
0.090-0.044-0.052
0.131
0.303
0.019
0.123
0.197
0.096
-0.006
0.200
0.128
0.207
0.081
0.093
0.114

⑩
-0.004
0.070
0.126
0.007
-0.105-0.0480.041
0.310-0.0300.008
0.004-0.029
0.067
0.042
0.021
0.086
0.071
0.181
0.099
-0.062-0.030-0.0480.022-0.055-0.005

⑪
0.142
0.021
0.132
-0.041
0.034-0.004
0.089
0.092
0.084
0.014
0.009
-0.049
0.049
0.039
0.075
0.049
0.004
-0.010-0.039
0.007
0.024
0.299
0.023
0.136
0.042

⑫
-0.080
0.107
0.532
0.018
-0.291
0.359
0.518
0.181
-0.033
0.052
0.058
0.055
-0.132
0.044
0.244
0.076
-0.018-0.074-0.033-0.080-0.042
0.009
0.046
0.195
0.187

⑬
-0.240
0.011
0.113
0.902
-0.198
0.066
0.142
0.182
-0.0600.004-0.0330.024-0.225-0.017-0.045-0.056-0.027-0.067-0.0300.037
0.014-0.0660.026-0.005
0.043

⑭
0.268
0.017
-0.109-0.2280.362-0.225-0.238-0.2460.118-0.0380.040-0.150-0.235-0.012-0.067
0.180
0.123
0.214
0.072
-0.017-0.0400.071-0.003-0.076-0.049

⑮
0.044
0.024
0.191
-0.012-0.0680.184
0.311-0.023
0.322
0.074
0.059
0.075
-0.013-0.0120.059-0.063-0.018-0.095-0.0180.123-0.006
0.054
0.080
0.166
0.133

※左下三角行列は Pearson 相関係数、右上三角行列は Spearman 相関係数である。
22⑯-0.0030.179
0.207-0.037-0.105
0.140
0.204
0.044
0.015
0.026
0.061
0.176
-0.040-0.0670.059
0.038-0.010-0.052-0.0120.017-0.029
0.088
0.095
0.100
0.187

⑰
0.297
0.025
0.260
-0.0840.168-0.268-0.186
0.103
0.043
0.167
0.095
0.087
-0.081
0.218-0.0650.052-0.0680.131
0.080-0.125-0.008-0.0170.003-0.0580.022⑱-0.0360.039-0.034-0.0190.079-0.017-0.008-0.0710.118-0.0050.011
0.017-0.0380.123-0.018-0.010-0.118
0.206
0.023
0.009
-0.021-0.016-0.013-0.006
0.024

⑲
0.147
-0.020-0.139-0.0490.248-0.200-0.196-0.0840.101-0.0410.004-0.083-0.0650.206-0.101-0.065
0.148
0.099
0.053
-0.082-0.047-0.003-0.046-0.088-0.054

⑳
0.048
0.074
0.014
-0.0740.082-0.060-0.041-0.1000.047
0.113-0.0830.006-0.0540.068-0.010
0.022
0.134
0.057
0.049
-0.075-0.032-0.009-0.030-0.045-0.009

㉑
0.042
0.013
0.019
0.053
0.057
0.130
0.211
-0.161
0.347-0.0620.069-0.0190.047-0.0230.196
0.016-0.1530.021-0.072-0.042
0.005
0.000
0.018
0.007
0.013

㉒
0.035
-0.034-0.063
0.007
0.010
0.088
-0.054-0.0280.124-0.0040.066-0.059-0.011-0.0400.036-0.017-0.038-0.020-0.052-0.0190.002-0.002-0.038-0.061
0.000

㉓
0.161
0.053
0.102
-0.045
0.039
0.018
0.146
-0.0180.238-0.0210.509
0.039-0.038
0.034
0.129
0.098
0.047
-0.011
0.003-0.028
0.120
0.031
0.067
0.141
0.073

㉔
-0.016
0.056
0.239
0.007
-0.125
0.166
0.291
0.023
0.120
0.024
0.042
0.184
0.006
-0.0380.162
0.141-0.014-0.022-0.0880.011
0.072-0.030
0.144
0.080
0.086

㉕
0.011
0.128
0.350
-0.013-0.1350.296
0.446-0.0260.104-0.0340.120
0.249-0.004-0.0760.166
0.100-0.091-0.006-0.105-0.0030.060-0.038
0.184
0.183
0.162

㉖
0.013
0.188
0.307
0.045
-0.0870.216
0.304-0.035
0.110
0.009
0.030
0.199
0.036
-0.049
0.133
0.187
0.046
0.024
-0.069
0.054
0.076
0.007
0.048
0.201
0.162

6.

検証結果
表 7 は式(1)の推定結果を示している。前述したように、本稿の関心変数である K-IFRS

は自己選択バイアスの影響を受けやすく、本稿ではそうした潜在的な自己選択バイアスに対処するために HECKMAN2 段階処理効果モデルを用いている。しかしながら、仮に自己選択バイアスが存在するような場合においても HECKMAN2 段階処理効果モデル
による推定結果 (以下、HECKMAN 推定結果) のみを提示するよりは、推定結果の比較を可能にするため自己選択バイアスをコントロールしていない推定結果 (以下、OLS 推定結果) も合わせて提示した方が望ましいことが指摘されている (Larcker and Rusticus
2010；Lennox et al. 2012)。
そのため、本稿では HECKMAN の推定結果に加えて OLS の推定結果も合わせて提示している。(1)(3)(5)は OLS の推定結果を示しており、(2)(4)(6)は HECKMAN の推定結果を示している。また、(1)と(2)は FULL SAMPLE の推定結果を示しており、(3)と(4)は
KOSPI 市場上場企業のみを対象とした推定結果 (以下、KOSPI SAMPLE)、(5)と(6)はKOSDAQ 市場上場企業のみを対象とした推定結果 (以下、KOSDAQ SAMPLE の推定結果) を示している。
まず、FULL SAMPLE の OLS 推定結果である回帰式(1)についてみてみると、K-IFRSの係数の符号は負を示しており、有意な値となっていない。このことは K-IFRS を自発的に適用した企業とそうでない企業の情報の非対称性の間に有意な差を発見できなかった Kim(2011)の推定結果と整合的である。次に、FULL SAMPLE の HECKMAN 推定結果である回帰式(2)についてみてみると、IMR の係数が 10%水準で有意であることから、推定式(1)における K-IFRS の係数は自己選択バイアスの影響を受けていたことがわかる。
しかし、K-IFRS の係数は有意な値を示しておらず、このことは平均的にみると K-IFRS
を自発的に適用した企業とそうでない企業の売買回転率の間に有意な差がないことを意味する。
KOSPI SAMPLE の OLS 推定結果である回帰式(3)と HECKMAN 推定結果である回帰式(4)についてみると、IMR の係数が有意性を失っていることを除くと、FULL SAMPLE
におけるそれと概ね同様の結果が得られている。つまり、回帰式(3)と(4)における K-IFRSの係数の符号は正の値を示しているものの、有意な値とはなっていない。IMR の係数が有意な値を示していないのは、サブ・サンプルを構成することで各サブ・サンプルに含まれる観測値数が全体サンプルのそれに比べて、約半分またはそれ以下まで減少したことによる検定力 (test of power) の低下の問題に起因している可能性がある。KOSDAQSAMPLE についても、KOSPI SAMPLE の場合と概ね同様の結果が得られている。
コントロール変数に関する係数の符号および有意性についてみてみると、回帰式(1)から(6)まで一貫して先行研究におけるそれと概ね整合的な結果が得られている。すな
わち、SIZE_MCAP の係数は全ての回帰式において 1%水準で有意な正の値を示しており、23このことは規模が大きな企業ほど売買回転率が高いことを意味する。また、OWN の係
数も全ての回帰式において 1%水準で有意な負の値を示している。このことからは、筆頭株主持株比率に代理される大株主持株率が高いほど、市場で自由に取引され得る株式の数が減少することから、結果的に売買回転率の減少を招くことが示唆される。
VOLA の係数もまた、全ての回帰式において一貫して 1%水準で有意な正の値を示している。しかしながら、売買回転率の高い企業ほど株式リターンのボラティリティが高い可能性を排除することはできないため、本稿における推定結果は VOLA と VOL 間の因果関係ではなく相関関係を示しているものに過ぎないということには注意が必要である。他方、回帰式(1)と(2)における MARKET の係数は有意な値を示しておらず、このことは KOSPI 市場上場企業と KOSDAQ 市場上場企業の売買回転率の間に有意な差がな
いことを示唆している。
[表 7]検証結果
DEP=
TURNOVERIntercept

K-IFRS

FULL SAMPLEOLS
HECKMAN(1)(2)-0.027***-0.037***(0.000)(0.000)KOSPI SAMPLEOLS
HECKMAN(3)(4)-0.012***-0.012***(0.000)(0.009)KOSDAQ SAMPLEOLS
HECKMAN(5)(6)-0.063***-0.072***(0.000)(0.000)-0.001(0.271)0.001(0.568)0.001(0.637)-0.002(0.263)-0.002(0.172)0.000***(0.005)-0.000***(0.000)0.416***(0.000)0.003***(0.000)-0.000***(0.000)0.325***(0.000)0.003***(0.000)-0.000***(0.000)0.358***(0.000)INCLUDED
1.07
0.321
891

-0.001(0.204)INCLUDED
INCLUDED
1.20
0.347
891

-0.001(0.438)Control variables:
0.002***
0.000***(0.000)(0.000)-0.000***-0.000***OWN(0.000)(0.000)0.366***
0.403***
VOLA(0.000)(0.000)-0.001
MARKET(0.198)-0.001*
IMR(0.098)
1STAGEVARINCLUDED
INDUSTRIESINCLUDED INCLUDED INCLUDED
VIF
1.11
1.26
1.26
Adj.R2
0.342
0.370
0.473
N
1,500
1,500
609
note: *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1, p-values in parenthesis
SIZE_MCAP

7.

0.001***(0.000)-0.000***(0.000)0.336***(0.000)-0.001(0.114)-0.000(0.696)INCLUDED
INCLUDED
1.51
0.489
609

追加分析
Daske et al.(2013)は、1990 年から 2005 年まで IFRS を自発的に適用した世界中 30 ヵ

国にわたる企業について IFRS 自発的適用の資本市場効果を調査している。第 2 節で提示した先行研究とは異なり、彼らは企業が IFRS を適用するにあたって相当程度の裁量
24

の余地が与えられるということに着目し、IFRS 自発的適用の経済的帰結に企業レベルの異質性 (heterogeneity) が存在するか否かに焦点を当てている。すなわち、いくつかの企業は報告インセンティブにおける変化をほとんど伴わずに IFRS をただ名目上適用している可能性がある一方で (以下、label 企業)、他のいくつかの企業は透明性へのコミットメントを向上させるための戦略の一部として IFRS を真剣に適用している可能性がある (以下、serious 企業)。ゆえに、彼らはそうした企業間では IFRS 自発的適用による効果が異なるであろうと予想した。
このような予測を検証するために、彼らは IFRS 自発的適用前後の企業レベルにおける①報告のインセンティブ (Reporting Incentives)、②報告の行動 (Reporting Behavior)、
および③報告の環境 (Reporting Environment) の変化といった 3 つの基準それぞれに基づいて IFRS 自発的適用企業を label 企業と serious 企業とに区分した上で分析を行い、label 企業と serious 企業の IFRS 自発的適用効果に相当程度の異質性 (considerable
heterogeneity) が存在することを発見している。つまり、平均的には IFRS 自発的適用企業の IFRS 適用前後に市場流動性および資本コストにおける有意な変化が見られていなかったこととは対照的に、serious 企業の市場流動性 (資本コスト) は有意に増加 (減少)
していた一方で、label 企業のそれらには有意な変化がなかったのである。
Daske et al.(2013)の主張するように、韓国の K-IFRS 自発的適用企業の中にも K-IFRS
をただ単に名目上適用している企業 (つまり、label 企業) と、K-IFRS を企業の透明性向上を目的としたコミットメントへの戦略の一部として真剣に適用している企業 (つまり、serious 企業) が混在している可能性がある。同様に、そうした企業間では透明な財務報告のための報告インセンティブ、および算出された会計情報の質にもまた差が存在する可能性がある。その結果、もし label 企業にもたらされた K-IFRS 自発的適用効果と serious 企業にもたらされたそれとが大きさおよび符号の面でシステマティックに異なるならば、label 企業の K-IFRS 自発的適用効果と serious 企業のそれとが相殺しあって、平均的には有意な結果が得られていない可能性がある。
しかし serious 企業と label 企業についての Daske et al.(2013)の定義は、IAS 採用年である t=0 年を除く前 3 年と後ろ 3 年の平均の差であり、韓国は 2011 年から K-IFRS の強制適用を実施しているため、本稿では Daske et al.(2013)の尺度をそのまま適用することはできない。その代わりに、本稿では K-IFRS をただ名目上適用しているのではなく、透明性へのコミットメントを向上させるための戦略の一部として K-IFRS を真剣に適用している企業として、K-IFRS を自発的に適用した韓国企業のうち金融危機を克服した財閥企業グループに属する企業 (以下、財閥企業と称する) を取り上げる。つまり、本稿は Daske et al.(2013)とは違って、韓国固有の serious 企業を識別し、K-IFRS の自発的適用による経済的帰結に企業間における異質性が存在するか否かを確認する。本稿で財閥企業を serious 企業とみなす理由は以下のようである。
Chang(2003)、Chang(2006)、Chang et al.(2007)は 1997 年の金融危機以来、韓国の財閥
25

企業は企業グループの透明性を高めることを目的に対内外的な改革 (restructuring) を実施していると報告している。例えば、韓国政府は 1997 年の金融危機以来、韓国財閥
企業の非効率性を改善し透明性を高めることを目的として 1998 年 1 月 13 日、財閥企業の改革 (restructuring) に関する 5 つの方策を発表している。第 1 に、韓国政府は財閥企業 の透明性 を向上さ せる ことを目 的として 財閥 企業に 結 合財務諸 表 14 (combined
financial statement) を導入しそれを作成および開示することを要求している。第 2 に、財閥企業グループの中の系列企業の連鎖倒産を防止することを目的として財閥企業グループに属する企業間の相互債務保証を解消することを要求している。第 3 に、財閥企業の安定性を改善することを目的として財閥企業の負債比率を低下させることを要求
するとともに収益性のない資産を売却することを要求している。第 4 に、韓国財閥企業に国際競争力を持たせることを目的として財閥企業が自らのコア・ビジネス部門に企業の経営資源を集中することを要求している。最後に、韓国政府は韓国財閥企業のコーポ
レート・ガバナンス構造を改善し、少数株主に対する財閥企業グループの支配家族の責任を強化することを要求している。
このように、韓国財閥企業の改革はその初期においては韓国政府による政府主導型の側面が強かったものの、近年においては韓国の財閥企業自らがそうした改革を行おうとする動きが見られ始めている。その背景には、グローバル化に伴う韓国国内・国外における海外多国籍企業との競争激化が主たる要因として存在する。例えば、金融危機時に財務的困窮に陥った多くの韓国企業が海外多国籍企業に売却されており、Philips による
LG の LCD 事業部門の合併、Volvo による SAMSUNG の重装備事業部門の合併、Renault
による SAMSUNG 自動車の合併、および GM による DAEWOO 自動車の合併などはその好例である。海外多国籍企業による韓国企業のこうした諸合併により、韓国外での競争のみならず韓国内での競争もまた一層激化しており、韓国の財閥企業は非関連多角化の解消やそれにともなうコア・ビジネス部門への集中、海外資本市場への重複上場などを通じた企業価値と企業の透明性の向上を図ることでグローバル競争に勝ち抜くための様々な試みを自発的に行っている (Chang 2003）。
同様に、金(2014b；2014c)は、金融危機の経験が韓国の財閥企業についての有効なコーポレート・ガバナンスのメカニズムとなりうることを示唆し、金融危機を克服した財閥企業グループの属する企業は K-IFRS を自発的に適用する可能性が高いことを発見している。したがって、本稿は、韓国の財閥企業が透明性へのコミットメントを向上させ

結合財務諸表 (combined financial statement) とは、韓国政府が資産総額 2 兆ウォン以上の企業グループについて作成を義務付けたものであり、財閥オーナーが支配する国内外の全ての系
列社を一つの企業グループと見なして作成される財務諸表のことである。韓国は世界で唯一に結合財務諸表に関する制度を設けていたが、作成コストに比して会計情報としての有用性が大きくないとの意見があったことや、2011 年から K-IFRS に移行するようになったことなどを受けて、2012 年度から開始する事業年度からは廃止されている。
14

26

るための戦略の一部として K-IFRS を真剣に適用していると考え、それらの企業を
serious 企業の代理変数として採用する。以上の議論を踏まえ、本稿では以下のような追加仮説を提示する。
追加仮説：K-IFRS を自発的に適用した韓国企業のうち、金融危機を克服した財閥企業グループに属する企業の情報の非対称性は、それ以外の企業の情報の非対称性よりも低い。
[表 8]韓国固有の serious 企業を用いた分析
DEP=
TURNOVERIntercept

K-IFRSK-IFRS×CHAEBOLK-IFRS+K-IFRS×CHAEBOL=0

FULL SAMPLEHECKMAN HECKMAN(1)(2)-0.037***-0.037***(0.000)(0.000)-0.001(0.438)-0.002(0.118)0.004**(0.026)
0.002(0.113)KOSPI SAMPLEHECKMAN HECKMAN(3)(4)-0.012***-0.012***(0.009)(0.005)0.001(0.637)KOSDAQ SAMPLEHECKMAN HECKMAN(5)(6)-0.072***-0.072***(0.000)(0.000)-0.001(0.344)0.004*(0.051)0.002*(0.059)-0.002(0.172)-0.002(0.172)(dropped)

0.000***(0.003)-0.000***(0.000)0.416***(0.000)0.003***(0.000)-0.000***(0.000)0.358***(0.000)0.003***(0.000)-0.000***(0.000)0.358***(0.000)-0.000(0.629)INCLUDED
INCLUDED
1.57
0.491
609

-0.001(0.204)INCLUDED
INCLUDED
1.20
0.347
891

-0.001(0.204)INCLUDED
INCLUDED
1.20
0.347
891

-0.002(0.172)Control variables:
0.002***
0.002***
0.000***(0.000)(0.000)(0.005)-0.000***-0.000***-0.000***OWN(0.000)(0.000)(0.000)0.366***
0.365***
0.416***
VOLA(0.000)(0.000)(0.000)-0.001-0.001
MARKET(0.198)(0.171)-0.001*-0.001*-0.000IMR(0.098)(0.078)(0.696)
1STAGEVARINCLUDED INCLUDED INCLUDED
INDUSTRIESINCLUDED INCLUDED INCLUDED
VIF
1.26
1.27
1.51
Adj.R2
0.370
0.370
0.489
N
1,500
1,500
609
note: *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1, p-values in parenthesis
SIZE_MCAP

表 8 は韓国固有の serious 企業を用いた場合の推定結果を示している。主分析とは異なり、追加分析においては、財閥企業の K-IFRS 自発的適用効果を検証するために K-IFRSと CHAEBOL の交差項である K-IFRS×CHAEBOL を回帰式(2)(4)(6)に組み込んでいる。
ただし、主分析で推定結果との比較のため、K-IFRS と CHAEBOL との交差項を組み込んでいない回帰式の推定結果である(1)(3)(5)も合わせて提示している。
ここで注意すべきは、回帰式(1)(3)(5)における K-IFRS の係数の解釈と、回帰式(2)(4)(6)
におけるそれとが異なってくるということである。つまり、回帰式(1)(3)(5)における27

K-IFRS の係数は K-IFRS を自発的に適用した企業 (財閥企業、それ以外の企業双方を含む) の純効果 (net effect) を示しているのに対して、回帰式(2)(4)(6)における K-IFRS の
係数は K-IFRS を自発的に適用した財閥企業以外の企業における純効果を示しているにすぎないのである。
また、K-IFRS と CHAEBOL の交差項である K-IFRS×CHAEBOL は K-IFRS を自発的に適用した財閥企業以外の企業の純効果に対する K-IFRS を自発的に適用した財閥企業の増分的効果 (incremental effect) を表している。結局、K-IFRS を自発的に適用した財閥
企業の純効果は K-IFRS の係数と K-IFRS×CHAEBOL の係数を足し合わせた値となるため、純効果がゼロと有意に異なるかどうかに関しても追加的に検証している。なお、追加分析でも主分析と同様に情報の非対称性の代理変数としては 売買回転率 (Share
Turnover) を用いており、全ての回帰式は HECKMAN2 段階処理効果モデルに基づいている。
まず FULL SAMPLE の HECKMAN(1)の推定結果についてみると、表 6 での推定結果と同様に K-IFRS の係数の符号は負を示しており、有意な値となっていない。他方、
K-IFRS と CHAEBOL の交差項を組み込んだ回帰式である HECKMAN(2)の推定結果についてみると、K-IFRS の係数は依然として有意ではないものの、その有意水準が 11.8%まで改善していること、また K-IFRS×CHAEBOL の係数は 5%水準で有意な正の値を示していることがわかる (p=0.026)。
このことは、財閥企業とそれ以外の企業とを区分せずに K-IFRS 自発的適用効果を検証すると有意な結果が得られないものの、K-IFRS 自発的適用企業を財閥企業とそれ以外の企業とに区分した上で検証を行うと両グループに関して K-IFRS 自発的適用の異なった検証結果が得られうることを示唆する。したがって、本稿は K-IFRS を自発的に適用した財閥企業の情報の非対称性はそれ以外の情報の非対称性よりも低いという追加仮説を棄却することができる。このような検証結果は、K-IFRS 自発的適用の経済的帰
結に企業レベルの異質性が存在するといった Daske et al.(2013)での発見事項と整合的である。
他方、FULL SAMPLE を用いた分析において K-IFRS の係数と K-IFRS×CHAEBOL の係数の和がゼロであるという帰無仮説は棄却されておらず (p=0.113)、このことはK-IFRS を自発的に適用した財閥企業の売買回転率に増分的効果はみられるものの純効
果は存在しないことを示唆する。
次に、KOSPI SAMPLE の推定結果についてみると、HECKMAN(4)の推定結果における K-IFRS×CHAEBOL の係数は 10%水準で有意な正の値を示しており (p=0.051)、FULLSAMPLE に お け る そ れ と 概 ね 整 合 的 な 結 果 が 得 ら れ て い る 。 他 方 、 K-IFRS と
IFRS×CHAEBOL の係数の和がゼロである帰無仮説は FULL SAMPLE の場合とは違って5%水準で棄却されている (p=0.059)。このことは、KOSPI SAMPLE については K-IFRS
を自発的に適用した財閥企業の売買回転率が K-IFRS を自発的に適用した非財閥企業と28

比べた場合のみならず、K-IFRS 非適用企業と比べた場合にも有意に高いことを意味する。KOSDAQ SAMPLE に含まれる K-IFRS 自発的適用企業の中には財閥企業に属する企業が 1 社も存在しなかったことから K-IFRS×CHAEBOL の係数の値は推定されていないことを考慮すと、回帰式(2)における K-IFRS+K-IFRS×CHAEBOL の係数が棄却されなかったのは KOSDAQ SAMPLE の影響を受けた結果である可能性が示唆される。
8.

おわりに韓国はいわば「Korea Discount 現象」の解消を目的に、2011 年から全上場企業に K-IFRSの強制適用を行っており、2009 年と 2010 年には韓国企業が K-IFRS を自発的に適用することを許容している。その結果、韓国においては 2009 年に 14 社、2010 年に 46 社の計 60 社が K-IFRS を自発的に適用しており、その経済的帰結に関する関心が高まっているものの、十分な調査が行われた研究はまだ見当たらない。本稿の目的は、K-IFRSの自発的適用が韓国企業にもたらした経済的帰結を情報の非対称性の観点から分析し、その影響を明らかにすることであった。
上記のような目的を達成するため、本稿では情報の非対称性の代理変数として売買回転率を用い、Heckman(1979)型の 2 段階処理効果モデルに基づいて分析を行っている。
分析の結果、平均的にみて K-IFRS を自発的に適用した韓国企業の売買回転率が非適用企業のそれよりも有意に高いことを示す結果は得られていない。しかしながら、K-IFRS
を自発的に適用する企業の中にも透明な財務報告への報告インセンティブが高い企業(つまり、serious 企業) と低い企業 (つまり、label 企業) とが混在しており、企業の報告
インセンティブの高低によって K-IFRS 自発的適用の効果に差が出るとの先行研究での指摘を分析に反映し (Daske et al. 2013)、本稿では K-IFRS を自発的に導入した財閥企業
を serious 企業の代理変数とした場合、また Daske et al.(2013)の尺度に基づいた場合の分析を追加的に行っている。
追加分析の結果、K-IFRS を自発的に適用した財閥企業の売買回転率は K-IFRS を自発的に適用した財閥以外の企業のそれよりも有意に高いことが発見されている。他方、
K-IFRS を自発的に適用した財閥以外の企業の売買回転率と K-IFRS 非適用企業のそれの間には有意な差は発見されなかった。まとめると、本稿の発見事項は、K-IFRS の自発的適用の経済的帰結が実現するメカニズムとして、企業レベルにおける報告インセン
ティブが重要であることを示唆する。こうした発見事項は、Daske et al.(2013)におけるそれと整合的である。
しかしながら、本稿は以下のような限界を抱えている。第 1 に、本稿は label 企業にもたらされた経済的帰結を直接的に測定できていないことである。つまり、本稿はK-IFRS を自発的に適用した企業のうち、金融危機を克服した財閥企業を serious 企業の代理変数として分析を行っているが、これは財閥企業以外の企業が label adopters である
29

ことを必ずしも意味しているわけではない。そのため、K-IFRS を自発的に適用した非財閥企業について得られた結果の解釈あたっては、注意が必要であろう。
第 2 に、本稿は情報の非対称性の尺度として流動性に着目し、その代理変数として売買回転率という単一の尺度にしか依存していないことである。当然のことながら、市場流動性もその尺度が重要である (井上・石川 2014)。たとえば、流動性尺度を用いた近年の IFRS 研究である Christensen et al.(2013)、Daske et al.(2013)、Daske et al.(2008)は、流動性尺度として、ゼロリターン (日次リターンがゼロの取引日数÷年間の全取引日数)、
株価インパクト ([日次リターンの絶対値÷取引額] の年中央値) (Amihud 2002)、総取引
コスト (市場リターンに対する日次リターンの年ベースの時系列回帰に基づいて推定された往復取引コスト) (Lesmond et al. 1999)、ビッド・アスク・スプレッド (日次ベースの bid と ask の差 (÷中位点) の年中央値) の 4 変数を用いている (井上・石川 2014)。
今後はこれらの変数を用いた分析を追加的に行うことで、本稿の分析における従属変数の測定誤差の問題を緩和し、分析の頑健性を高めていきたい。
第 3 に、自己選択バイアスのコントロールのための代替的な手法の使用である。本稿
では内生性の問題を考慮するために Heckman(1979)型の 2 段階処理効果モデルを用いている。しかし、近年の会計研究においてはこの種の内生性の問題に対処するために傾向
スコア・マッチング (Rosenbaum and Rubin 1983) を利用した分析が表れつつある。傾向
スコア・マッチングが 2 段階処置効果モデルといった Heckman の選択モデルの代替物として認識されるべきではないとの見解が存在し (Lennox et al. 2012)、2 つのモデル間の優位性については統計学者や計量経済学者の間でも議論が続けられているが (森田2014)、代替的な分析手法を用いることで本稿の分析結果の頑健性を確かめる必要性はあるだろう。
最後に、本稿の分析は 2010 年度のデータを用いたクロスセクションによる分析であるため、相関関係については言及できても、因果関係については積極的な結論を見出せないということである。Leuz and Verrecchia(2000)は彼らの追加分析において、イベン
ト・アプローチに基づく分析も行っている。また、近年、経済学、心理学などの社会科
学分野の実験研究において、特定のイベントや経済政策の実施の効果を測定する効果的な方法として DID 法 (Difference-in-Differences methods：差分の差分推定法) が多用されている (Card 1990；Card and Krueger；1994；Meyer et al. 1995 など）。
さらに、会計学およびファイナンスに関する文献においても DID 法のメリットが認識され、近年 DID 法を用いた研究が増えつつある (Altamuro et al. 2005；Desai et al. 2006；
Hail and Leuz 2009；Li 2010；Byard 2011)。今後は、Leuz and Verrecchia(2000)で提案されたイベント・アプローチ、DID 法、または傾向スコア・マッチングと DID 法の組み合
わせ (Chang and Shim 2014；Atanasov and Black 2014) などといった K-IFRS 自発的適用
前後の時系列での変化に関するデータを用いた分析を行うことで、K-IFRS 自発的適用とその経済的帰結間の因果関係について検証していきたい。
30

【参考文献】
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